کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6870340 | 681394 | 2014 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Parsimonious skew mixture models for model-based clustering and classification
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Parsimonious skew mixture models for model-based clustering and classification Parsimonious skew mixture models for model-based clustering and classification](/preview/png/6870340.png)
چکیده انگلیسی
Robust mixture modeling approaches using skewed distributions have recently been explored to accommodate asymmetric data. Parsimonious skew-t and skew-normal analogues of the GPCM family that employ an eigenvalue decomposition of a scale matrix are introduced. The methods are compared to existing models in both unsupervised and semi-supervised classification frameworks. Parameter estimation is carried out using the expectation-maximization algorithm and models are selected using the Bayesian information criterion. The efficacy of these extensions is illustrated on simulated and real data sets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 71, March 2014, Pages 196-210
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 71, March 2014, Pages 196-210
نویسندگان
Irene Vrbik, Paul D. McNicholas,